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顺便提一下，如果是关于 如何准备一顿经典的感恩节传统晚餐？ 的话，我的经验是：准备一顿经典的感恩节晚餐，主要有几个步骤： 1. 烤火鸡：这是重头戏。买一只合适大小的火鸡，提前用盐水腌制几小时，烤之前涂上黄油、撒些香草，比如迷迭香和百里香，烤到皮脆肉嫩，温度大概165°F（约74°C）就熟了。 2. 炖肉汁（Gravy）：用烤火鸡留下的滴汁，加点面粉和高汤，慢慢搅拌成浓稠的肉汁，浇在火鸡上很赞。 3. 土豆泥：煮熟土豆，捣成泥，拌黄油和牛奶，顺滑又香。 4. 蔓越莓酱（Cranberry sauce）：买现成或自己煮点蔓越莓、糖和橙汁，味道酸甜开胃。 5. 传统配菜：像烤甜薯或者地瓜泥、青豆砂锅、玉米面包或者馅料（Stuffing），这些都很应景。 6. 甜点：南瓜派是经典，买现成的也没问题，配点奶油更好吃。 准备时要提前规划时间，火鸡烤得久，配菜可以边准备。营造温馨氛围，大家一起动手，让感恩节晚餐既传统又温暖。简单几步，就能吃上一顿经典美味的感恩节晚餐啦！

顺便提一下，如果是关于 适合初学者的机器学习入门书籍有哪些？ 的话，我的经验是：适合初学者的机器学习入门书籍，推荐几本： 1. 《机器学习实战》（Peter Harrington）：内容通俗易懂，代码示例多，适合零基础入门。 2. 《机器学习》（周志华）：国内经典教材，理论讲解扎实，但稍微有点偏理论，适合喜欢系统学习的朋友。 3. 《Python机器学习》（Sebastian Raschka）：基于Python，实践导向，适合有编程基础的初学者。 4. 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（斋藤康毅）：专注深度学习，讲解清晰，适合对DL感兴趣的初学者。 5. 《统计学习方法》（李航）：比较偏统计和理论，适合希望打好机器学习数理基础的人。 总体来说，如果你刚开始，推荐先看《机器学习实战》或者《Python机器学习》，边学边做比较有成效。之后可以根据兴趣深入理论或者深度学习方向也不错！